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CGI_Go_Intelligence是由國立交通大學資訊工程學系吳毅成教授帶領的電腦遊戲與智慧實驗室(Computer Games and Intelligence (CGI) lab)所開發的圍棋智慧程式圍棋程式，意指CGI實驗室圍棋智慧，縮寫為 CGI. 在2017首屆世界智慧型圍棋公開賽8月16日於蒙古鄂爾多斯開戰，擊敗絕藝與DeepZenGo，初賽全勝；17日總決賽中奪得亞軍.

CGI 1.0 (2015.01-2015.12)
在2015初開始研發. 主要開發者吳迪融(Ti-Rong Wu)與一些其他開發者(請見下方作者欄)，程式強度約業餘二段.

特色

 * 利用機器學習技術訓練許多由人類定義的特徵.
 * 利用一些如Progressive Bias、 Progressive Widening、及動態貼目改善MCTS.

競賽成果

 * 與人類棋士對奕
 * IEEE CIG 2015
 * 與周俊勳(職業九段)對奕，周俊勳授6子，貼半目: CGI輸0.5目.
 * 與張凱馨(職業五段)對奕，張凱馨授6子，貼半目: CGI中盤敗.
 * 與俞俐均(職業一段)對奕，俞俐均授6子，貼半目: CGI中盤勝.
 * 與電腦對奕
 * ICGA 2015
 * 19路圍棋獲得第四名.
 * 13路圍棋獲得第四名.
 * 9路圍棋獲得第三名(銅牌).
 * TCGA 2015 (註記: TCGA全名為台灣電腦對局協會，每年會舉辦電腦對局競賽)
 * 19路圍棋獲得第一名(金牌).
 * 13路圍棋獲得第一名(金牌).
 * 9路圍棋獲得第一名(金牌).

CGI 2.0 (2015.12-2016.8)
2015年12月，CGI開始加入深度卷積神經網路 (Deep Convolutional Neural Network, DCNN)，也就是深度學習技術 (Deep Learning)，為了與前一個版本做區別，因此改稱為CGI 2.0. 最初，卷積神經網路訓練資料由Detlef Schmicker提供(預測準確度54%)，直到2016年一月中就改採用CGI自己的訓練資料. 以下的名單包含所有此專案的成員，吳迪融、藍立呈、陳冠文以及其他三位核心開發者.

特色

 * CGI2.0 只有監督式學習策略神經網路，尚無強化式學習策略策略神經網路及價值神經網路.

競賽成果

 * 與人類棋士對奕
 * IEEE WCCI 2016
 * 與周俊勳(職業九段)對奕，周俊勳授2子，貼6.5目: CGI敗.
 * 與電腦對奕
 * 日本 2016 UEC杯世界電腦圍棋大會 電腦19路圍棋競賽
 * 第一日初賽: 7場比賽全勝 (打敗Zen, Ray等)，獲得第一名.
 * 第二日複賽: 勝2場敗2場(同時獲得最優學生獎)，獲得第六名.

CGI 3.0 (2016.8- )
延續2015時開發之CGI 2.0的深度學習技術，2016年中起，開始開發CGI 3.0，主要研發價值網路和其他DCNN，例如強化式學習策略神經網路. 此版本的強度仍在加強中. 以下的名單包含所有此專案的成員: 吳迪融、陳冠文以及其他協助開發者.

特色

 * 監督式學習策略神經網路 (Supervised Learning policy network)
 * 強化式學習策略神經網路 (Reinforcement Learning policy network)
 * 價值網路 (Value Network)
 * 改善MCTS內的快速走子 (使用 simulation balancing)
 * 分散式計算

競賽成果

 * 與人類棋手對奕
 * 2017年6月，在大陸福州舉辦的中韓台人機配對賽獲得冠軍
 * 與美女棋士黑嘉嘉的配對組戰勝
 * 韓國李昌鎬九段的配對組
 * 中國馬曉春九段的配對組
 * 2017年7月，義大利國際IEEE FUZZ會議人機圍棋賽
 * CGI與紅面棋王周俊勳對弈兩場全勝. 這也是全世界第一次學界圍棋程式在正式比賽的場合中，擊敗職業九段棋士.
 * 2017年9月，在中國野狐圍棋網站上
 * 晉升中國野狐網站十段
 * 第三個晉升十段之圍棋程式 (其餘二者為絕藝、DeepZenGo)
 * 第一個晉升十段之學界程式


 * 與電腦對奕
 * 日本 2016UEC杯世界電腦圍棋大會電腦19路圍棋競賽
 * 第一日初賽: 勝2場敗2場，獲得第六名.
 * 第二日複賽: 勝2場敗2場，獲得第七名.
 * 2017年8月，中國蒙古之世界智能圍棋公開賽
 * 首日預賽5場比賽全勝獲冠軍
 * 擊敗騰訊(Tencent)所開發的圍棋程式「絕藝」(FineArt)
 * 日本DeepZenGo程式.
 * 第二日複賽勝2場，敗1場. 最終獲得世界智能圍棋賽亞軍和人民幣10萬元獎金.

合作及捐助

 * 「台灣圍棋實力躍升計劃」財團法人培生文教基金會捐助三年(2017-2019)總金額新台幣660萬.

相關連結

 * CGI Go Intelligence Facebook專頁 https://www.facebook.com/NCTUCGI/
 * 吳毅成教授個人網頁 http://java.csie.nctu.edu.tw/~icwu/chindex.html
 * 電腦遊戲與智慧實驗室Facebook專頁 https://www.facebook.com/lab.cgi.7

Category:围棋软件 Category:人工智能应用